\chapter{Conclusiones y Futuras lineas de Investigación.}

\section{Conclusiones.}
A lo largo de este proyecto se han analizado y desarrollado los componentes de un sistema de recomendación basado en tecnologías semánticas orientado a la recomendación de los contenidos audiovisuales enfocados al entorno de la Televisión Digital. Se ha estudiado el comportamiento del sistema al variar ciertos parámetros en sus entradas, en el proceso de recomendación, y en la utilización de módulos complementarios. Por otra parte, se ha realizado un estudio del estado del arte de los sistemas de recomendación semánticos exponiendo la orientación y las técnicas de recomendación de algunos de éstos sistemas encontrados en la literatura y que resumen el esfuerzo en la comunidad científica por buscar alternativas que permitan reducir la sobrecarga de información en los usuarios. Finalizado el proyecto actual se ha podido comprobar que los objetivos específicos planteados al principio del mismo se han cumplido en su totalidad, como se presenta a continuación:

\begin{enumerate}
	\item Reconocerlas diferentes tecnologías utilizadas en los Sistemas de recomendación Semánticos - \gls{SRSlabel}:\\ 
	Se ha encontrado que los sistemas de recomendación semánticos utilizan las tecnologías propuestas por los estándares de la \gls{W3Clabel} para la representación del conocimiento es decir \gls{RDFlabel}, \gls{RDFSlabel} y \gls{OWLlabel}, por otro lado, la gran mayoría utiliza la librería de Apache Jena para la manipulación de las ontologías e inferencia de conocimiento. En este contexto, el análisis de esta tecnología ha permitido ganar una visión más amplia de los sistemas de recomendación y su aporte en el filtrado de grandes volúmenes de información.
	
	\item Determinar el estado del arte de los Sistema de Recomendación \gls{SRlabel} y comparar los diferentes enfoques presentados hasta la fecha: \\	
	Se ha realizado una revisión del estado de arte de los sistemas de recomendación encontrando que en la literatura principalmente se los divide en dos enfoques, siendo estos los sistemas de recomendación colaborativos y los basados en el contenido, además, se mencionó el dominio y las técnicas de algunos sistemas de recomendación semánticos implementados en distintos entornos académicos, en los que se observó que, entre las principales técnicas de recomendación se encuentran: la inferencia semántica, los árboles de decisiones, y similaridad semántica. Por otro lado se nombraron varios dominios a los cuales están orientados estos sistemas, entre ellos se tienen: el turismo, los contenidos audiovisuales, sistemas recomendadores de sitios web o sistemas orientados a grupos de usuarios, comercio electrónico, etc.    
	
	\item Analizar y utilizar las ontologías del perfil de usuario y guías de programación como entradas que alimenten al \gls{SRSlabel} a desarrollarse:\\
	Se ha analizado el proceso de construcción de las ontologías y se han utilizado para alimentar las entradas del sistema. En este proyecto, se manejó una ontología que modela las preferencias del usuario, y una segunda, para la representación de contenidos audiovisuales. 

	\item Evaluar la respuesta y los diferentes comportamientos del algoritmo de recomendación para diversos parámetros de ajuste:\\
	Se ha realizado una serie de pruebas en las cuales se determinan y ajustan parámetros específicos tanto en el algoritmo de recomendación, así como en los módulos complementarios diseñados, para establecer un entorno de evaluación adecuado para el sistema. Así también, se ha analizado el comportamiento del error o \gls{MAElabel} al realizar dichas modificaciones como métrica de desempeño en la determinación de los parámetros que minimicen el error.
	
	\item Comparar los resultados obtenidos con el objeto de encontrar el algoritmo de recomendación (o combinación de ellos) con mejor desempeño:\\
	Con los resultados obtenidos en cada una de las pruebas de los algoritmos estudiados se ha logrado determinar el algoritmo de recomendación con el mejor desempeño, conjuntamente con la mejor combinación de parámetros de ajuste que posibilitan obtener un menor promedio de error o \gls{MAElabel} en la predicción de la valoración de un ítem determinado. Se entonces, la utilización del algoritmo de recomendación por inferencia semántica detallado en la sección \ref{sub:algoritmoInferencia}, el cual genera recomendaciones utilizando el módulo de estereotipos hasta que el usuario alcance un mínimo de 20 ítems calificados. Paralelamente se sugiere la utilización del algoritmo de recomendación por vecinos cercanos o \gls{KNNlabel} para los usuarios en los cuales el \gls{MAElabel} en la predicción por esta técnica es inferior al MAE en la predicción por recomendación personalizada, en lo que se denomina un algoritmo híbrido conmutado.  	
\end{enumerate}

\section{Futuras lineas de investigación.}
Existen algunas líneas de trabajo que pueden ser abordadas a futuro por este proyecto, que se presentan a continuación:

\begin{itemize}
	\item Creación de un módulo o mecanismo de renovación de las preferencias del usuario. Cuya importancia y necesidad surge con el paso del tiempo y la natural tendencia del usuario de modificar sus gustos, con lo cual se evitaría la generación de recomendaciones antiguas u obsoletas. Este mecanismo, reduciría paulatinamente el valor de las preferencias más antiguas, para que de esta manera el recomendador dé más importancia a los contenidos sobre los que recientemente el usuario ha demostrado interés.
		
	\item Estudio de un mecanismo de recomendación para grupos de usuarios, donde se enfoque el escenario en el que más de un usuario se sienta frente a la DTV y el sistema debería ser capaz de recomendar una programación apropiada para dicho grupo.
	
	\item Implementación de un mecanismo de diferenciación entre preferencias implícitas y explicitas con las cuales el sistema dará una mayor preferencia a las programaciones en las cuales el usuario ha mostrado su interés explícitamente. 
\end{itemize}
